应用于机器人辅助外科的人体面部图像配准方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题提出与研究意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·选题意义 | 第9-10页 |
| ·机器人辅助外科研究现状 | 第10-14页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·图像配准技术研究现状 | 第14-15页 |
| ·国外研究现状 | 第14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·存在的主要问题 | 第15-16页 |
| ·本文研究主要内容 | 第16-19页 |
| 第2章 图像配准相关方法研究 | 第19-26页 |
| ·图像配准原理 | 第19-20页 |
| ·图像配准基本流程 | 第20-22页 |
| ·特征空间 | 第21页 |
| ·图像变换 | 第21页 |
| ·相似性测度 | 第21-22页 |
| ·搜索策略 | 第22页 |
| ·图像配准的方法 | 第22-25页 |
| ·基于变换域的图像配准 | 第22-23页 |
| ·基于灰度的图像配准 | 第23-24页 |
| ·基于特征的图像配准 | 第24-25页 |
| ·本文研究的图像配准方法 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 辅助标记点的特征提取及匹配 | 第26-36页 |
| ·辅助标记点设计 | 第26-27页 |
| ·图像处理方法研究 | 第27-32页 |
| ·图像剪切 | 第28页 |
| ·图像增强 | 第28-29页 |
| ·侧抑制原理 | 第29-30页 |
| ·基于侧抑制网络的图像增强 | 第30-32页 |
| ·标记点提取及质心计算 | 第32-34页 |
| ·标记点匹配 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于辅助标记点的图像配准 | 第36-44页 |
| ·图像分块 | 第36-37页 |
| ·图像仿射粗配准 | 第37-39页 |
| ·图像拼接 | 第39-41页 |
| ·尺度缩放参数计算 | 第39-40页 |
| ·平移参数计算 | 第40页 |
| ·旋转参数计算 | 第40-41页 |
| ·图像弹性精配准 | 第41-42页 |
| ·图像插值 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验研究 | 第44-57页 |
| ·系统硬件组成 | 第44-46页 |
| ·软件算法流程 | 第46-47页 |
| ·实验数据与结果分析 | 第47-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57页 |
| ·工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 作者简介及科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
